“论文”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1396个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于深度学习的医学论文图像查重系统-CN202210766645.0在审
发明人：宋晴;胡梦婕;孙文锋;贾子龙;姜顺平 -专利权人：北京颂泽科技有限公司;北京邮电大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的医学论文图像查重系统，具体步骤如下：步骤1、制备数据库：医学论文实验图片检测数据集进行制作；步骤2、设定评价指标：包含任务提取指标与相似度指标；步骤3、目标论文图像模型构建；步骤4、图像超分辨重建；步骤5、基于特征检索策略在数据库中搜索相似图片进行匹配；步骤6、基于步骤2设定的指标对论文的重复度进行判定；(1)改进论文图像提取技术；2)优化图像查重策略，加快论文图像查重系统速度
基于深度学习医学论文图像系统

[发明专利]一种基于形式概念分析的数字论文检索方法-CN201310377050.7有效
发明人：施重阳;牛振东;张春霞;赵向宇 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2013-08-27 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种数字论文检索方法，特别涉及一种基于形式概念分析的数字论文检索方法，属于数据挖掘领域。本发明提出的论文检索方法，通过“排序隔选”的方式，缩减了构建和搜索概念格的规模和时间，然后将其他被缩减论文附属于被选论文，较大的消除了结果丢失的影响，同时通过概念格的粗糙近似检索机制，解决了论文检索时检索结果过于分散和庞大的问题
一种基于形式概念分析数字论文检索方法

[发明专利]一种评论分析方法及装置-CN202010313942.0在审
发明人：许璐;邴立东 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种评论分析方法，包括：获取评论文本，评论文本包括至少一个用于表示评论对象的主体词以及至少一个用于描述评论对象的情感词；将评论文本输入预设的联合序列标注模型，以便联合序列标注模型输出评论文本中每个字的标签；根据标签，确定评论文本中的主体词以及各主体词所对应的情感词和情感倾向。
一种评论分析方法装置

[发明专利]一种计算论文共同第一作者分值的方法-CN201610411895.7在审
发明人：林佳瑜;梁祖红 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算论文作者分值的方法，特别涉及一种计算论文共同第一作者分值的方法。该发明把一篇论文看成一个单位，并按实际情况赋予它具体的分值，如一篇文章出现多个共同第一作者，或多个共同通讯作者，若是通过建立共同第一作者评价模型来计算第j位第一作者的N篇论文总分值S_j，可使得有共同第一作者的论文评价和文献计量更合理，更大限度减少学术纠纷和避免学术论文版权的纷争，促进学术研究健康良性发展，更好地保护科研劳动者的利益。
一种计算论文共同第一作者分值方法

[发明专利]一种计算多署名学术论文作者分值的方法-CN201610411553.5在审
发明人：林佳瑜;梁祖红 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算论文作者分值的方法，特别涉及一种计算多署名作者论文分值的方法，该发明把一篇论文看成一个单位，并按实际情况赋予它具体的分值，如一篇文章出现多个共同第一作者，或多个共同通讯作者，若是通过建立共同第一作者评价模型来计算第j位l类型作者的N篇论文总分值S_jl，可使得有l类型作者的论文评价和文献计量更合理，更大限度减少学术纠纷和避免学术论文版权的纷争，促进学术研究健康良性发展，更好地保护科研劳动者的利益。
一种计算署名学术论文作者分值方法

[发明专利]面向评论文本的摘要方法及装置-CN202211347612.9在审
发明人：王亚文;王俊杰;王青 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向评论文本的摘要方法及装置。所述方法包括：对评论主题和评论文本进行预处理；计算所述评论主题与所述评论文本中的各评论句子之间的内容相似性；计算所述评论文本中各评论句子的论证关系；计算所述评论文本中评论句子之间的句子内容相似度；基于所述内容相似性、所述论证关系以及所述句子内容相似度，计算每一评论句子的中心度；选取所述中心度最高的评论句子作为所述评论文本的内容摘要。
面向评论文本摘要方法装置

[发明专利]一种基于模式串匹配的学术论文快速智能筛选方法-CN201910005042.7有效
发明人：赵晓;何立风;陈弘颖;魏婧雪;闫晨;杨楠 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模式串匹配的学术论文快速智能筛选方法，首先转换用户输入的论文集合为统一的文件格式；建立基于用户输入的用于筛选条件的关键词分析的状态转换图；建立基于关键词的跳跃前移预测表；然后执行模式匹配算法，计算各论文与关键词的匹配度，根据统计的匹配度，返回筛选结果。最后通过筛选结果查看筛选后的论文，进而查看每一篇论文与关键词的详细匹配情况。本发明解决了现有技术中存在的对收集到的论文进行整理需要大量人力、精力的问题。
一种基于模式匹配学术论文快速智能筛选方法

[发明专利]一种科研团队学术能力的评价方法-CN201811112926.4在审
发明人：吕国良 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种科研团队学术能力的评价方法，该评价方法包括：获取用于进行学术能力评价的论文池，对论文池中所有数据进行清洗，计算期刊影响因子标准值IF_NOR＝IF_V/λ；构建作者的邻接矩阵、论文与论文参考期刊矩阵；根据作者的邻接矩阵制作合作者网络图，利用聚类分辨系数检测科研团队，为每个科研团队制作net文件，确定其成员构成及成员之间的合作关系；构建科研团队与论文矩阵；计算论文参考期刊值RF_{V_d}＝∑IF_NOR；计算团队参考期刊值RF_{V_t}＝∑RF_{V_d}；RF_{V_t论文发表之初即对科研团队学术能力进行前瞻性评价，评价结果科学有效。}
团队学术能力科研期刊矩阵邻接矩阵构建参考网络图合作关系系数检测影响因子聚类制作分辨清洗申请

[发明专利]基于引入语义信息的神经网络的学术关系预测方法和装置-CN202011052521.3在审
发明人：赵虹;田宇菲;胡泓;李悦江 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于引入语义信息的神经网络的学术关系预测方法和装置，该方法包括：确定待预测两节点的节点信息组合，学者节点的节点信息包括学者个人信息，论文节点的节点信息包括论文标题和论文摘要；将节点信息组合输入关系预测模型，输出两节点的关系类型向量；其中，关系预测模型是基于样本节点信息和预先确定的样本节点之间的关系类型向量标签进行训练后得到的，训练中的样本学者节点和样本论文节点的特征向量分别由学者个人信息特征加随机附加特征构成和论文标题信息特征加论文摘要信息特征构成本发明实施例提供的方法和装置，实现了考虑论文语义信息而提高学术关系预测准确率低并使能挖掘学术关系种类更多。
基于引入语义信息神经网络学术关系预测方法装置

[发明专利]在线评论筛选装置-CN202010485097.5在审
发明人：张成洪;陈刚;肖帅勇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供一种在线评论筛选装置，用于从用户针对评论对象进行评论形成的大量在线评论文本中筛选出能够代表所有在线评论文本的整体评论内容的代表性评论，其特征在于，包括：在线评论获取部，获取评论对象的多个在线评论文本并向量化形成相应的多个文本向量；评论文本聚类部，对文本向量进行聚类从而得到由相同类型的文本向量以及在线评论文本构成的多个评论簇；文本向量合成部，在每个评论簇中依次将评论对象对应的所有文本向量合成为新的文本向量；权重训练部，对评论簇进行权重训练从而对各个评论簇进行加权形成加权评论簇；以及代表性评论抽取部，对加权评论簇进行概率抽样并将抽取得到的在线评论文本作为代表性评论文本。
在线评论筛选装置

[发明专利]一种基于注意力机制的论文引用量预测方法与系统-CN202011393595.3在审
发明人：王兴刚;齐继扬;刘文予 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的论文引用量预测方法与系统。对于待预测的论文，首先使用深度神经网络来提取特征，然后通过注意模块过滤掉那些不重要的句子，从而将较长的论文简化为较短的文本，再将这个精简的版本输入预测模型，即可在硬件资源有限的情况下充分利用论文信息，来更准确地预测论文引用量该方法的预测过程分为两步：第一步，并列输入文章中的所有句子，得到每个句子的注意力权重，即为每个句子的重要性；第二步，根据每个句子的重要性，只选择一些关键的句子拼接成精简的文章，最后根据精简的文章来预测论文的引用量本发明还提供了相应的基于注意力机制的论文引用量预测系统。
一种基于注意力机制论文引用预测方法系统

[发明专利]模型训练方法、分析方法、装置、设备及介质-CN202210005005.8在审
发明人：陈芳 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该基于用户评论的模型训练方法，包括：按照不同的倾向性情绪类型对第一目标数量的用户评论文本进行分类处理，得到含有分类标签的训练文本集，其中，训练文本集中包括多条具有分类标签的用户评论文本；将训练文本集中的用户评论文本输入至预训练的语言表征模型，以便输出每条用户评论文本的特征向量；将每条用户评论文本的特征向量输入逻辑回归模型，以便输出每条用户评论文本的分类结果；以及根据每条用户评论文本的分类结果和分类标签调整预训练的语言表征模型的模型参数。
模型训练方法分析装置设备介质

[发明专利]一种评论互动方法及装置-CN202210886748.0在审
发明人：李增兴;李昀;邓卫兵;曾东林 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： H04L51/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种评论互动方法及装置，可应用于大数据领域或金融领域，响应于对已发布内容对应的评论控件的操作，显示评论文件上传界面，进而在接收到通过该评论文件上传界面上传的多媒体评论文件之后，将多媒体评论文件显示在已发布内容对应的评论区基于此，通过上传多媒体评论文件作为对已发布内容的评论文件，完成对已发布内容的评论互动。可见，针对已发布内容进行评论互动时，上传的评论文件是多媒体形式的，相较于通过文字形式的互动方式，由于多媒体形式的文件能够传递更为丰富的情感、情绪等，使得用户之间的评论互动更具趣味性，提高用户体验，同时对于发布有已发布内容的社交平台而言
一种评论互动方法装置

[发明专利]一种基于神经网络模型的用户流失预测方法-CN202211397699.0在审
发明人：孙超;孙智 -专利权人：孙智
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络模型的用户流失预测方法，包括获取用户的评论文本；将所述评论文本输入预先构建的特征神经网络中，基于所述特征神经网络提取并聚合评论文本的语义特征；根据所述评论文本的语义特征进行用户流失预测本发明结合BERT网络模型和NetVLAD网络模型，提取并聚合用户评论文本的语义特征，实现了语义特征细粒度的提取；通过对NetVLAD网络模型的输出结果进行对比学习，使评论文本语义特征有了明确的实际含义，增强了模型的可解释性；将评论文本语义特征和用户行为数据输入至分类器中，实现用户流失预测，提高了预测结果的真实性和准确性，便于电商企业更好地进行营销管理调整。
一种基于神经网络模型用户流失预测方法

[发明专利]一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法-CN202310555397.X在审
发明人：周经亚;王杰;樊建席;吴臻;孙锡刚 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法，包括以下步骤：构建学术HIN图，并用HIN子图提取函数提取长时间跨度和短时间跨度内的HIN子图。对BERT经典语言模型的输出添加全连接层进行微调来获取论文关键词语义特征，通过自注意力机制聚合关键词语义特征获取论文内容特征，通过自注意力机制聚合论文内容特征得到当前用户研究方向特征。在两种时间跨度的HIN子图中嵌入GNN网络，捕获用户阅读偏好特征和论文受众偏好特征。通过本发明中cfLSTM预测器进行多时间跨度下相关特征捕捉。计算用户研究方向与论文内容的匹配度以及计算用户阅读偏好和论文受众偏好的匹配度，将两种匹配度线性融合得到推荐概率值。
一种基于时效性辅助任务驱动个性化论文推荐方法